Załączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
Wraz z rozwojem rewolucyjnych możliwości modeli AI pojawiają się nowe zagrożenia. Może to być na przykład manipulowanie działaniem sztucznej inteligencji, by celowo doprowadzić do błędnych decyzji. Tak właśnie prowadzi się ataki adwersarialne. Konsekwencje takich manipulacji, jak również innych, mogą być bardzo poważne. Jednak zrozumienie ich istoty i wdrożenie adekwatnych zabezpieczeń stanowi ogromne wyzwanie.
Tę książkę docenią specjaliści do spraw cyberbezpieczeństwa, którzy chcą zdobyć umiejętności zabezpieczania systemów AI. Znajdą w niej uporządkowaną prezentację wyników badań i najnowszych standardów branżowych, z uwzględnieniem klasyfikacji: MITRE, NIST i OWASP. W przewodniku omówiono strategię zabezpieczania AI już na etapie projektowania ― z wykorzystaniem modelowania zagrożeń, przy czym skoncentrowano się na integracji MLSecOps i LLMOps z systemami bezpieczeństwa przedsiębiorstwa. Dodatkowo przedstawiono przykłady wdrażania integracji ciągłej, strategii i narzędzi MLOps, a także mechanizmów kontroli bezpieczeństwa. Zaproponowano ponadto bazujący na klasycznych filarach NIST plan wzmacniania bezpieczeństwa AI w przedsiębiorstwie.
Autor: John Sotiropoulos Data premiery: 2025-07-04 Strony: 546 Rodzaj: Książki Okładka: Miękka Format: 235x165x31